Spring Cloud从一开始最受大家质疑的就是网关性能，那是由于Spring Cloud最初选择了使用Netflix几年前开源的Zuul作为基础，而高性能版的Zuul 2在经过了多次跳票之后，对于Spring...的翻译中对比了NGINX、ZUUL、Spring Cloud Gateway、Linkerd，得出的结论让不少读者感到诧异，Spring Cloud Gateway是否真的有这么差？...动机 已经不止一次看到“Spring Cloud Gateway性能比Zuul更差”的言论了，不少人人云亦云，来问我，既然如此，那Spring官方还开发Spring Cloud Gateway干嘛？...难道仅仅是为了支持Zuul 1.x不支持的长连接、Web Socket吗？ 故而写篇博客，纠正一下大家的错误观点。...不仅如此，官方人员还十（丧）分（心）贴（病）心（狂）地创建了一个benchmark的项目：spring-cloud-gateway-bench ，其中对比了： Spring Cloud Gateway
但是在云计算场景下，即使打了一层层的补丁 access-agg-core还是无法支撑整个数据中心。一方面是弹性计算带来的接入终端大量增加，虚拟机和容器可能在任何时候加入网络 引起大规模拓扑变化。...access-agg-core有一个问题，每个园区的汇聚层只支持两台汇聚交换机。就这两台还需要用vPC虚拟端口通道(virtual-port-channel)，消除阻塞，利用带宽。...Clos拓扑直接放弃了STP控制交换机互联，而使用IP路由来作为主要的数据转发模式，桥接（2层转发）仅发生在同一个rack内部。 但是Clos拓扑也有一个问题，spine和leaf之间需要全联通。...而且leaf交换机作为ToR，每个机架上的服务器数量也是有上限的。所以一个二层leaf-spine架构能接入的终端也就是几千而已。...比较常见的方案有两种，先说个友商。
今天换个话题：聊聊数据分析，大家阅读过我之前的文章，肯定能发现，我是比较喜欢拿数据说事的。透过真实的数据能看清很多事情的本质，猜测臆断往往是不靠谱的。 今天先聊下：数据分析岗的职业前景。...数据分析岗位在当下的就业市场中非常受欢迎，并且具有很好的前景。以下是一些原因： 1. 数据驱动决策：随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策过程。...决策支持角色：数据分析师不仅负责提供数据报告，还为决策者提供洞察力和建议，成为企业战略决策的重要支持。 5....晋升机会：数据分析师可以通过积累经验和能力提升，进一步发展为高级数据分析师、数据科学家、数据工程师或相关管理职位。 8. 跨领域能力：数据分析技能可以应用于多种职业路径，增加了职业选择的灵活性。...然而，尽管数据分析岗位有很好的发展前景，但竞争也相对激烈。想要在这个领域获得成功，需要持续地学习最新的分析工具和技术，以及不断提升数据处理、统计分析和商业洞察力。
试想一下，如果你是一个java开发者，有一天如果需要你开发软件的时候，那么你只需要打开浏览器，然后软件用户名密码，然后一切的开发环境，测试环境都会出现在你面前，你可以不用考虑性能问题，不用考虑编译及发布的问题...BigTable 的优点和限制 GAE 的关键创新就是使用了真正可伸缩的数据存储：即 Google BigTable。大多数 web 应用程序都使用关系数据库作为后端数据。...想一想 web 服务器的访问日志，其中每一行都重复了 IP 地址和浏览器代理，这虽然占用了空间但却简化了批量处理。 BigTable 的优点是可伸缩性。...BigTable 的具体缺陷（以及一些潜在的解决方法）包括： 微 弱的数据查询支持：以 Google 查询语言（Google Query Language，GQL）编写的查询用于从 BigTable 检索数据...最后，这有点让人震惊 — 考虑到 BigTable 是 Google 产品 — 在数据库中不支持免费的文本搜索。
至于BigTable吗，连Google自己的广告部门都宁愿用MySQL也不肯用BigTable，这个没有实现transaction支持的系统其对用户写应用有很多的负担和要求。...很多人会说很简单啊，不就是有Hadoop吗？但是Hadoop是怎么来的？又是怎么就成了这个庞然大物？Google就任由Hadoop成长吗？...先举个例子，Google推出一个东西叫做Chromebook，一台电脑打开来，里面只有一个Chrome浏览器。然后Google的想法其实是，你上了浏览器的贼船以后你的所有数据都必须存在我这里了。...我有了你的数据就可以这样那样的利用你的隐私给我更好的赚钱。你想吧，花钱买个硬件，里面只有浏览器，你愿意吗？这是典型的广告厂商的大数据思维。但是宣传不是这样的，宣传是这样多好多好。...未来的趋势就是什么都在“我Google”的Cloud上。 Chromebook曾经很长时间都卖得不好。等到Google开放了本地硬盘存储作为cache以后，这个局面才得到改善。
Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用于对时间比较敏感的事务和分析工作负载。后者适用于多种场景，如实时欺诈检测、推荐、个性化和时间序列。...要查询 Bigtable 中的数据，用户可以通过指定 Cloud Bigtable URI（可以通过 Cloud Bigtable 控制台获得）为 Cloud Bigtable 数据源创建一个外部表。...URI 包含以下这些内容： 包含 Cloud Bigtable 实例的项目 ID——project_id； Cloud Bigtable 实例 ID——instance_id； 要使用的应用程序配置文件...来源：https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigtable-bigquery-federation-brings-hot--cold-data-closer...最后，关于 Bigtable 联邦查询的更多详细信息，请参阅官方的文档页。此外，所有受支持的 Cloud Bigtable 区域都可以使用新的联邦查询。
这是他公开说的，他非常的遗憾他没有设计好BigTable的transaction model。既然有遗憾，就会有人来填补。这来填补的人就是MegaStore了。...MegaStore是一个Google里面运行了很多年的系统，论文发表在2011年的CIDR上。在database里面一般好论文发SIGMOD或者VLDB。CIDR多半有未完成的意思。...简单一点来说就是MegaStore在BigTable上包了一层，通过对数据进行partition，加上了作为第一个开始来使用某个特殊的Paxes来做数据中心之间的复制，从而保证了很好的scabality...MegaStore以Google Cloud DB的方式查不多2012年就开始对外卖了。在内部Spanner不断抢占客户的时候，Public Cloud几乎是这个Team最后的稻草了。...另外我想问一句，诸位到底有多少人听说过MegaStore呢？又有多少人知道Spanner呢？可见Google对于不同系统的宣传力度本身也是不同的。
简介 Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、List JSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？...一般是用 String 或者 Hash，但还是不太方便，无法灵活的操作 json 数据 在 Redis 4.0 中，有一个重大改进：modules 模块系统，可以让我们开发新的功能，集成到 redis...是json文档的root，后面的一串是具体的 json 数据值 第二条命令是获取 key 为 object 的json数据 2.2 json 内部操作 获取某字段的值 127.0.0.1:6379> JSON.GET...小结 rejson 让我们可以在 redis 中存储和操作 json 数据，非常方便 而且通过体验 rejson 模块，还可以感受到 redis 模块系统的强大，以后将会出现各种基于redis的强大功能
但是在大数据的世界里，什么都有可能。BigTable和Dynamo是两个最著名的Key-Value Store。它们的实现各有不同，功能各有差异。...公司为了能够实现高效率的数据处理，做了HBase。2008年的时候这个公司被卖给了微软。所以一度来说微软其实对HBase都有着很大的影响力。当然实际上以某软的尿性，在08年的时候肯定没把这个当回事。...这个事情更为有意思的是当Google决定release它自己的BigTable作为Cloud service的时候，Google决定采用兼容HBase的API的方式。...当然我们可以理解，这反应了两个方面：第一HBase的确和Google的BigTable基于了非常相似的理念，第二是Google在BigData的世界里事实上已经没有影响力，只能迁就实际的标准来卖自己的产品...HBase的优点很大程度上是BigTable的优点，有strong consistency，写入速度快。是sorted所以对range query支持不错。
---- 新智元报道 来源：谷歌 编辑：keyu 【新智元导读】近日，Google研究人员提出一个大型从表转换到文本的英文数据集，已经在Git上开源。...该数据集不仅提供了一个可以受控的句子生成任务，还提供了一个基于迭代语句修订的数据注释过程。...针对这一问题，Google的研究人员提出了他们的解决方案： 在《ToTTo:一个受控的表到文本生成数据集》（ToTTo: A Controlled Table-to-Text Generation Dataset...此外，数据集和代码已经在Google的GitHub repo上开源： Git地址：https://github.com/google-research-datasets/totto 论文地址：https...结果分析涉及话题极其广泛，「体育和国家」占比最大 Google的研究人员对ToTTo数据集进行了超过44个类别的主题分析，例如体育和国家主题。
谷歌之所以极力改造工作环境，在于许多谷歌员工已经习惯了没有时间浪费在通勤的生活，有更多的时间与家人和办公室外的生活在一起。公司似乎意识到，员工可能不太愿意回到过去的生活。...“工作与生活的平衡不是每天在办公室吃三顿饭，去那里的健身房，在那里完成所有的差事，”有一部分人是这么想的 对于工作环境，相信每个程序猿都有自己的理想，那你期待中的工作环境是怎么样的呢？
谷歌的Chrome浏览器中存在安全漏洞，攻击者可利用该漏洞绕过网络的内容安全策略（CSP），进而窃取用户数据并执行流氓代码。 ?...Chrome浏览器拥有超过20亿用户，并且占浏览器市场的65％以上。 CSP是一种Web标准，旨在阻止某些攻击，比如跨站点脚本（XSS）和数据注入攻击。...对此，Weizman在报告中表示：“CSP是网站所有者用来执行数据安全策略以防止在其网站上执行恶意影子代码的主要方法，因此当绕过浏览器执行时，个人用户数据将面临风险。”...当然，也有如GitHub、Google Play商店、LinkedIn、PayPal、Twitter、Yahoo和Yandex等不会受此次漏洞的影响。...该漏洞在Chrome浏览器中存在超过一年了，目前该漏洞已经修复。但是该漏洞的后续影响尚不明确，一旦遭到利用，用户数据遭窃取用于非法途径，后果将不堪设想。
相信现在有很多人都已经发现了，云数据库越来越受欢迎，可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠，可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内，云数据库的受欢迎度非常高，目前拥有了上百万的用户，可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势？在价格方面有优势吗？...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多，首先是云数据库拥有专业的运维服务，这一点要比传统数据库更有优势一些，可以给用户提供专业的运维服务，提供更为专业的数据库优化建议，让客户的...云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库，在价格方面是很有优势的，云数据库一年的费用在2000左右，但是传统数据库的费用每年在3万左右，价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比，对比结果很明显，还是云数据库优势更多一些，所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
近日，TiDB Cloud 正式上线 Google Cloud Marketplace，现在，Google Cloud 全球用户能够通过 Google Cloud Marketplace 搜索、发现和订阅...TiDB Cloud 服务，将为全球用户带来全新的一栈式实时 HTAP 数据库体验。...图片 TiDB Cloud 是 PingCAP 基于 TiDB 推出的全托管 DBaaS 服务，不仅能够最大化利用云的优势，便于用户按需分配云资源；同时大大降低了用户的使用门槛，屏蔽了 TiDB 数据库部署...Google Cloud Marketplace 能够将 TiDB Cloud 和其它的 Google Cloud 服务统一部署和管理，无需预付款或签约，根据使用量按需支付即可，降低系统的复杂度的同时，...PingCAP 高级副总裁申砾表示：“TiDB Cloud 通过此次与 Google Cloud 的合作，将有机会为更多的全球用户带来全新的数据体验，从容面对海量数据的同时，也能在云端体验到海量数据实时分析带来的便捷
预计 Gemini 在 Google Cloud 数据库产品中的可用性将帮助开发者比去年集成的 Duet AI 更快地编写代码和迁移。...Google Cloud 宣布，其数据库产品（包括 Bigtable、Spanner、Memorystore for Redis、Firestore、CloudSQL for MySQL 和 AlloyDB...可以通过该公司名为 Database Studio 的 SQL 编辑器访问 SQL 生成功能，该编辑器可在 Google 的 Cloud Console 中找到。...该公司表示，聊天窗口还可用于生成与数据库相关问题的故障排除提示。 Baer 说，谷歌有了通过单一窗格来管理多个数据库的想法，其灵感来自 Oracle。...AlloyDB Omni 是 Google Cloud 的 PostgreSQL 兼容数据库服务的可下载版本。
用向量数据库 Milvus 或全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud，就无需额外再维护一个 SQL 数据库存储标量了。...本教程使用 Zilliz Cloud Pipelines（https://zilliz.com/zilliz-cloud-pipelines）—— Zilliz Cloud 内置的功能，用于将非结构化数据编码为...Ingestion Pipeline支持上传您在对象存储上的文件（例如AWS S3 和 Google Cloud Storage）。本例中我们将数据上传至 AWS S3。...点击运行后，可以看到 Zilliz Cloud 已经根据您输入的条件过滤了搜索结果。 用 Zilliz Cloud Pipelines 进行元数据过滤就是这么简单！.../bootcamp/RAG/zilliz_pipeline_rag_advanced.ipynb） 用 Pipelines 搭建一个有标签过滤功能的 RAG 问答机器人，欢迎上手尝试。
(2004) Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (2006) 最早发表的 GFS 论文（2003）到现在（2019...内部是如何在 Bigtable 上“打补丁”，直到后来 Spanner 的出现。...底层数据源也不只是适配 Spanner。 Spanner 和 F1 论文的发布，开启了 NewSQL 世界的大门。...Amazon 的 Aurora Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases...Distributed Consensus for I/Os, Commits, and Membership Changes (2018) Aurora 也是一个非常经典的存储系统——设计的目标是云原生数据库
谷歌在旧金山的一次活动 谷歌在今年2月22日宣布，他们的Cloud Dataproc服务——一个全面的管理工具，基于Hadoop和Spark的开源大数据软件，现在可以被广泛使用。...谷歌产品经理James Malone在博客中写道： 在测试中，Cloud Dataproc 添加了几个重要的特性包括性能调优，VM元数据和标签，以及集群版本管理等。...这个工具补充了一个专为批处理和流处理而设计的Google Cloud Dataflow的单独服务。该服务的基础技术已进入Apache孵化项目。...但这个服务区别在于Cloud Dataproc可以和谷歌其他的云服务无缝对接，例如Google Colud Storage、Google Cloud Bigtable和BigQuery。...原文链接：Google launches Cloud Dataproc service out of beta(编辑/陈晨 审校/魏伟) CSDN原创翻译文章，禁止转载。
知乎上有个热门问题，做数据分析有前景吗？ 先说我的看法：前景、钱景都会有，但得使对劲。 一 「数据」本身没有价值，价值在于「分析，基于数据和业务的分析是有前景的。」...所以很多数据岗实质上干的是SQL、Excel、Python数据处理，日常写代码跑取数需求。或者更技术一点，做数据平台的开发。...二 就我个人这么多年的数据工作经验来说，具备「业务深度、数据敏感度和闭环逻辑」，是数据分析从业者能力的最大体现。...三 数据驱动是大势所趋，具备数据挖掘能力的人会更吃香。注意我这里说的不是数据分析岗，而是具备数据挖掘能力的人。...数字化普及的今天，越来越多的职位都会和数据打交道，所以每个人都可以去挖掘数据背后的价值，每个人都是数据分析师。
如果既需要有数据持久化的需求，也希望有好的缓存性能，并且会有一些全局排序、数据集合并等需求，可以考虑使用 Redis。...如果想更进一步了解 Neo4j，可以直接下载 Neo4j 桌面客户端，一键启动、然后在浏览器输入 http://localhost:7474/browser/ 就可以用起来了。...列族数据库中目前比较广泛应用的有 Hbase，Hbase 是基于 Google BigTable 设计思想的开源版。...如下图简单画了一个有内存 KV 存储的 SSTable 数据结构： ?...LSM-tree 最初由 Google 发布的 Bigtable 的设计论文 提出，目前已经被广泛用于列族数据库如 HBase、Cassandra，并且 Google 的 LevelDB 也是用 LMS-tree
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